CARTIER：面向机器人指令执行的制图语言推理
机器人学
2024-02-02 v3 计算与语言
摘要
本工作探索大语言模型(LLMs)解决空间规划与自然语言导航接口交叉问题的能力。我们聚焦于遵循复杂指令，这些指令更类似自然对话，而非机器人中常见的传统显式过程性指令。与多数先前工作将导航指令作为简单祈使命令(如“去冰箱”)不同，我们考察通过对话交互获得的隐式指令。我们利用 3D 模拟器 AI2Thor 大规模创建家庭查询场景，并通过为 40 种对象类型添加复杂语言查询对其进行扩充。我们证明，使用我们的方法 CARTIER(面向机器人指令执行的制图语言推理)的机器人，通过利用 LLM 在场景对象上下文中解释用户交互的能力，可比现有 LLM 赋能方法可靠地多解析 42% 的描述性语言查询。
引用
@article{arxiv.2307.11865,
title = {CARTIER: Cartographic lAnguage Reasoning Targeted at Instruction Execution for Robots},
author = {Dmitriy Rivkin and Nikhil Kakodkar and Francois Hogan and Bobak H. Baghi and Gregory Dudek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11865},
year = {2024}
}